Red Hat: l’Intelligenza Artificiale si misura in qualità, non quantità

L’intelligenza artificiale (AI) è ormai una realtà inarrestabile che sta trasformando il mondo economico e culturale. La sua diffusione è stata accelerata dal lancio di ChatGPT, la piattaforma di OpenAI che permette di generare testi in diverse lingue con un semplice input. Questa tecnologia ha suscitato grande interesse, ma anche molte preoccupazioni. Infatti, ChatGPT può produrre informazioni false o ingannevoli, come dimostrato dal caso dell’avvocato newyorkese che ha usato la piattaforma per scrivere una falsa testimonianza. Su questo tema, oggi vi riportiamo le riflessioni di Jan Wildeboer, EMEA Open Source Evangelist di Red Hat, che ci ha esposto i problemi in termini di qualità relativi all’intelligenza artificiale.

Parlando di rapporto tra rischi e opportunità, Wildeboer afferma:

“I benefici riguardano molteplici ambiti, dalla produttività dei dipendenti alla soddisfazione dei clienti, fino alla riduzione dei rischi. Per cavalcare l’onda dell’AI, si sta diffondendo l’abitudine tra i dipendenti di sperimentare con la tecnologia all’interno della propria azienda, al fine di diventare pionieri dell’AI e contribuire a costruire un vantaggio competitivo in maniera alternativa. Purtroppo, così facendo, potrebbero inavvertitamente mettere a rischio loro aziende”.

Il punto sull’Intelligenza artificiale – Red Hat

Molti dipendenti, infatti, sono tentati di sperimentare con la tecnologia per migliorare la propria produttività e creatività, ma senza seguire le regole di governance dei dati e di AI. Così facendo, potrebbero compromettere la qualità e la sicurezza dei dati aziendali, oltre a violare i diritti d’autore.

“In genere si crede che, all’aumentare del numero di dati, cresca esponenzialmente anche il loro valore. Ma non è sempre così: più set di dati vengono inseriti nei sistemi aziendali, più si complicano le attività di controllo sulla loro provenienza e accuratezza, senza contare le potenziali violazioni di copyright che l’Intelligenza Artificiale potrebbe inavvertitamente generare”, prosegue l’EMEA Open Source Evangelist di Red Hat.

Per evitare questi pericoli, le aziende devono puntare su una AI specifica per il proprio settore, i propri clienti e le proprie attività. Questa AI deve essere basata su dati privati e personalizzati, che garantiscano funzionalità avanzate e affidabili. In questo modo, si potrà creare una vera collaborazione tra l’intelligenza artificiale e quella umana, che porti a decisioni più pertinenti ed efficaci.

Inoltre, le aziende devono coinvolgere i dipendenti nel processo di progettazione e implementazione della AI, per favorire la loro adesione e consapevolezza. Solo così si potrà contrastare il fenomeno della “shadow AI” e sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale.

Consigli per le aziende: come evitare lo shadow AI

L’AI specifica per il proprio settore è la chiave per ottenere innovazioni più interessanti e potenti rispetto all’AI generica. Ma per farlo, serve una strategia di intelligenza artificiale efficace, che coinvolga i team legali, di compliance, di data science e di DevOps. Questi team devono stabilire e monitorare le regole di utilizzo dell’AI, tenendo conto della provenienza e dell’accuratezza dei dati, ma anche delle normative vigenti in materia di AI.

Infatti, diversi enti regolatori in tutto il mondo hanno introdotto o stanno introducendo leggi e principi per regolare l’AI, come l’AI Act dell’UE, l’AI Bill of Rights degli Stati Uniti, l’AI Regulation Policy Paper del Regno Unito e le Algorithmic Recommendation Management Provvision della Cina.

Inoltre, le aziende devono resistere alla tentazione di seguire la moda dell’AI senza una riflessione critica. L’AI non è una soluzione magica, ma richiede investimenti mirati e consapevoli, sia nei sistemi che nelle persone e nella cultura. Per fare questo, serve una forte leadership che sappia valutare sia le opportunità che i rischi dell’AI. Solo così si potrà sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale specifica per il proprio settore.

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